[发明专利]一种基于深度学习的火电厂锅炉蒸汽量预测方法在审
| 申请号： | 202111272383.4 | 申请日： | 2021-10-29 |
| 公开（公告）号： | CN113987942A | 公开（公告）日： | 2022-01-28 |
| 发明（设计）人： | 查玲 | 申请（专利权）人： | 西安热工研究院有限公司;华能秦煤瑞金发电有限责任公司 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06N3/08 |
| 代理公司： | 西安智大知识产权代理事务所 61215 | 代理人： | 何会侠 |
| 地址： | 710032 陕*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的火电厂锅炉蒸汽量预测方法，以锅炉的工况数据作为特征数据，通过皮尔森相关系数找出特征数据中相关性高的特征，并且将这些相关度高的特征数据划分为一组，将每一组的特征数据进行线性组合，形成新的变量，将新的变量输入神经网络模型中进行回归，实现蒸汽量的回归预测；本发明不需要火电厂专业背景就可以完成工况数据的线性组合和蒸汽量预测，是大数据、深度学习、人工智能等技术在火电厂应用的一个典型案例。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 火电厂 锅炉 蒸汽 预测 方法 | ||
【主权项】：
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